基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像滑坡识别

本文针对滑坡灾害频发背景下传统监测方法效率低下的问题，提出了一种改进的DeepLabV3+算法用于遥感影像中的滑坡识别。研究通过引入坐标注意力机制、密集空洞空间金字塔模块、并行条带池化分支和级联特征融合模块四项创新，显著提升了模型在复杂场景下的特征提取能力和边界识别精度。在贵州毕节滑坡数据集上的测试表明，改进后模型的MIoU和F1分数分别提升2.2%和1.2%，边界识别误差减少30%，尤其在植被覆盖区等复杂场景表现优异。该研究为地质灾害监测提供了新的技术手段，具有重要的应用价值。